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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科本次訓練所使用的經過數據增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經網絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經網絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經網絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構成深度神經網絡。來自：百科
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的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
為了解決真實世界中的問題，我們的深度學習算法需要巨量的數據，同時也需要機器擁有處理龐大數據的能力，在現實世界中部署神經網絡需要平衡效率和能耗以及成本的關系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網絡。 3、數據高效的模型壓縮。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數據集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內容與應用。來自：百科![]()
并實現售賣機的智能化運營，是一個貫穿數據開發(fā)、數據采集、數據挖掘應用的完整項目。 目標學員 希望了解AI與IoT技術結合場景實現方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標 通過學習本課程，學員可以對設備接入IoT平臺上報數據，基于AI對設備上報數據進行分析預測的實際應用場景有一個了解。來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經網絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數據庫的數據操作要求指什么 數據庫的數據操作要求指什么 時間：2021-06-02 09:35:01 數據庫 數據庫設計是指對于一個給定的應用環(huán)境，構造優(yōu)化的數據庫邏輯模式和物理結構，并據此建立數據庫及其應用系統(tǒng)，使之能夠有效地存儲和管理數據，滿足各種用戶的應用需求。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數據庫設計目標的要求 數據庫設計目標的要求 時間：2021-06-02 09:42:07 數據庫 數據庫設計的目標一定要設定有時間范圍，無條件的目標會導致范圍過大而失?。?合理的制定數據庫系統(tǒng)的目標是非常有挑戰(zhàn)性的事情。目標過高過大，會導致無法實現。目標過小又無法讓客戶接受；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數據庫設計需求分析的要求 數據庫設計需求分析的要求 時間：2021-06-02 09:51:13 數據庫 在做數據庫設計的需求分析時，需要： 1. 了解現有系統(tǒng)的運行概況； 2. 確定新系統(tǒng)的功能要求； 3. 收集能夠實現目標的基礎數據及相關的業(yè)務流程。 文中課程來自：百科![]()
云知識 數據庫需求分析的步驟和要求 數據庫需求分析的步驟和要求 時間：2021-06-02 09:54:57 數據庫 在做數據庫設計的需求分析時，在系統(tǒng)調研、收集和分析需求，確定系統(tǒng)開發(fā)范圍的階段，要求： 1. 信息調研 信息調研目標是明確所設計的數據庫中要存儲哪些數據，哪些數據來自：百科![]()
ModelArts模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數據進行探索分析，從中發(fā)現因果關系、內部聯系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數據中，得到預測、評價等結果。來自：專題![]()
冷、溫、熱數據分別要求怎樣的硬件方案 冷、溫、熱數據分別要求怎樣的硬件方案 時間：2021-05-25 16:09:29 存儲與備份 熱數據是頻繁訪問的在線類數據，對存儲性能要求高。所以其硬件方案有以下特點： 1. 通常采用NVMe SSD全閃存存儲； 2. IO并發(fā)度要求高，以小數據塊訪問為主；來自：百科![]()
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等。不同的項目對數據的要求，使用的分析手段也是不一樣的。 2.準備數據 數據準備主要是指收集和預處理數據的過程。 按照確定的分析目的，有目的性的收集、整合相關數據，數據準備是AI開發(fā)的一個基礎。此時最重要的是保證獲取數據的真實可靠性。而事實上，不能一次性將所有數據都采集全，因此，來自：百科
